Redis是一种高性能的内存数据库，它可以存储各种类型的数据，如字符串、列表、集合、散列、有序集合等。Redis的数据都存储在内存中，这使得它具有很高的读写速度，但也带来了一些挑战，比如数据容量的限制和持久化的问题。
Redis的数据容量限制主要取决于两个因素：内存大小和数据结构。内存大小是显而易见的，Redis的数据不能超过可用内存的大小，否则会导致内存溢出或者数据淘汰。数据结构则是指Redis支持的不同类型的数据，它们有不同的存储方式和空间占用，影响着Redis的存储效率。
为了突破Redis的数据容量限制，我们可以从以下几个方面进行优化：
1.选择合适的数据结构。不同的数据结构有不同的适用场景，我们应该根据数据的特点和访问模式，选择最合适的数据结构。例如，如果数据是简单的键值对，可以使用字符串类型；如果数据是有序的列表，可以使用列表类型；如果数据是多个字段的对象，可以使用散列类型；如果数据是不重复的集合，可以使用集合类型；如果数据是有序且带分数的集合，可以使用有序集合类型。这样可以避免浪费空间和提高性能。
2.使用压缩和编码技术。Redis提供了一些压缩和编码技术，可以减少数据占用的空间。例如，Redis使用了ziplist和intset等编码方式，可以将列表和集合类型的数据压缩存储；Redis还使用了LZF算法对字符串类型的值进行压缩；Redis还支持使用Protobuf等序列化协议对复杂对象进行编码。这些技术可以在一定程度上降低Redis的内存消耗。
3.使用分片和集群技术。当单个Redis实例无法满足数据容量需求时，我们可以使用分片和集群技术，将数据分散到多个Redis实例上，实现水平扩展。分片技术是指将数据按照一定规则（如哈希或者范围）划分为多个子集，每个子集分配给一个Redis实例；集群技术是指将多个Redis实例组成一个逻辑整体，提供统一的访问接口和高可用性。这些技术可以提高Redis的数据容量和并发能力。
Redis作为一种内存数据库，其数据容量受到内存大小和数据结构等因素的限制。为了突破这些限制，我们可以从选择合适的数据结构、使用压缩和编码技术、使用分片和集群技术等方面进行优化，提高Redis的存储效率和扩展性。